Analista de datos

Descripción del curso

Domina el arte de transformar datos en decisiones con el curso Analista de Datos, una formación integral que te lleva paso a paso desde la recolección, limpieza y manejo de datos hasta el análisis estadístico avanzado, modelado matemático y visualización interactiva. Aprende a trabajar con bases de datos, hojas de cálculo, software especializado y programación, mientras desarrollas habilidades clave en seguridad de la información, presentación de resultados y despliegue web. Este curso está diseñado para prepararte como un profesional analítico completo, capaz de generar valor estratégico en cualquier organización basada en datos.

Lo que aprenderás

• Proceso de trabajo.
• Etapas de un análisis de datos.
• Confidencialidad de la información.
• Seguridad y salud laboral.
• Obtención de los datos necesarios para el análisis.
• Manejo de datos en hojas de cálculo.
• Creación de encuestas observacionales.
• Manejo de datos de una base de datos relacional.
• Limpieza de datos estructurados.
• Limpieza de datos no estructurados.
• Características del software para limpieza de datos.
• Uso de expresiones regulares.
• Programación de expresiones regulares.
• Limpieza de datos.
• Construcción de modelos matemáticos.
• Método de comparación.
• Diagramas y modelos.
• Método de diagnóstico.
• Cálculos de optimización con software.
• Métodos de optimización.
• Cálculos de optimización con hoja de cálculo.
• Cálculos de optimización en lenguaje de programación.
• Métodos heurísticos.
• Árboles de decisión.
• Elaboración de gráficos de dispersión con software.
• Análisis mediante un gráfico de dispersión.
• Elaboración de gráficos de dispersión con lenguaje de programación.
• Herramientas estadísticas.
• Análisis por regla de Bayes.
• Cálculos estadísticos en lenguaje de programación.
• Probabilidades subjetivas.
• Cálculos estadísticos con software.
• Análisis por histogramas.
• Análisis por regresión lineal.
• Regresión lineal en lenguaje de programación.
• Regresión lineal con software.
• Ajustes al modelo de regresión lineal.
• Ajustes al modelo en lenguaje de programación.
• Ajustes al modelo con software.
• Conclusiones de un análisis.
• Elaboración de presentaciones ejecutivas.
• Presentación de resultados ante una audiencia.
• Elaboración de reportes.
• Funcionamiento de la web.
• Funcionamiento HTML.
• Despliegue de gráficos en una página web.
• Funcionamiento de Javascript.
• Otros métodos de análisis.
• Preparación continua.
• Indicadores clave de rendimiento.

Requisitos de inscripción

Información sobre evaluación

Información de soporte:

Horas de dedicación